2021 Fiscal Year Research-status Report
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21K19781
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
船水 章大 東京大学, 定量生命科学研究所, 講師 (20724397)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 身体運動 / 深層学習 / マウス / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1997年に中脳ドーパミン細胞による強化学習（報酬予測誤差）の実装が発見されて以来，脳の意思決定研究は，神経細胞と強化学習の関係を調べてきた．しかし，強化学習は，動物の行動選択を100%説明できるわけではない．本研究は，脳の意思決定モデルの再構築に向けて，深層学習で，マウスの行動選択を予測する．情報学的手法と，マウスの神経活動計測を組み合わせて，脳の意思決定の新因子同定を目指す．
本年度は，意思決定の新因子同定に向けて，マウスの行動選択の全容を計測する実験系を構築した．まず，頭部を固定したマウスをトレッドミル上に設置した．音の周波数に応じて左右のスパウトを舐め分ける行動課題時に，マウスの身体運動を計測するビデオカメラを４台設置した．左右に設置したカメラで，マウスのヒゲの動きや眼球を計測した．後方に設置したカメラで，マウスの体全体の形や後ろ脚，尻尾の動きを計測した．前方に設置したカメラで，マウスの舌の動きを計測した．ビデオカメラで計測した身体運動の解析では，まず，DeepLabCutで，マウスの身体の主要な28部位の軌跡を抽出した．次に，これらの軌跡に主成分分析を適用し，次元削減を行った．今後，次元削減した身体運動から，マウスの行動選択に寄与する因子を解析する．この解析には，線形回帰やサポートベクターマシンといった単純な教師あり学習を用いる．また，スパース性を持つラッソ回帰では，行動選択因子の時空間的な抽出が期待できる．さらに，深層学習で，ビデオ動画をそのまま入力に用いる解析も試みる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
マウスの身体運動を計測する実験系を構築した．また，DeepLabCutで，ビデオ動画を解析するパイプラインを構築した．今後，教師あり学習を用いることで，行動選択を司る因子を同定する．なお，研究代表者の他の研究テーマでは，脳の神経活動計測の実験系の構築が完了している．この実験系で，行動課題時の神経活動計測も，すぐに実施できる．
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| Strategy for Future Research Activity |
次元削減した身体運動から，マウスの行動選択に寄与する因子を解析する．この解析には，単純な教師あり学習や，ラッソ回帰，深層学習を用いる．また，機械学習で同定した行動選択因子を表現する細胞を同定する．この実験に向けて，行動課題時のマウスの神経活動を計測する．
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| Causes of Carryover |
本年度は，コロナ禍の影響や世界的な半導体不足により，設備備品の納期が長期化し，研究期間中に物品の購入が困難になった．マウスの行動解析は順調に進んでいるが，その他の部分で，研究計画の見直しが必要になったため．
次年度は，本年度に納入予定だった設備備品を揃える．行動課題時のマウスの神経活動計測を，計画通り実施する．
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